具身智能数据采集瓶颈

数字生命卡兹克通过“给机器人打工”的体验，把具身智能的数据瓶颈具体化。与大语言模型不同，机器人需要真实物理交互数据：拿杯子、叠衣服、手指力度、手臂轨迹等都要重新采集。截至 2026 年初，全球高质量真实物理交互数据约 50 万小时，不足大语言模型训练数据的两万分之一；要训练能干家务的通用机器人，至少需要千万小时级数据。

采集岗位的现实形态很传统：兼职日结、9:00 到 18:30、日薪约 200-250 元；面试会看身高体重、手掌能否适配设备、是否会 VR/4D/5D 晕动。这个细节说明机器人商业化不只是硬件成本和模型能力，还取决于可规模化、低成本、标准化的数据生产体系。